【2022年6月最新】機械学習おすすめ入門/参考書ランキング

数学や物理学において，最も重要な道具の一つである微分形式．本書では多様体上の微分形式および関連する多様体の構造をていねいに解説する．読者が具体的にイメージしやすいよう，図版も豊富に掲載．また，詳細な解答のついた例題・問題も多数．...

中上級者向け高度なテクニックを駆使したWebスクレイピングの解説書、待望の改訂版！ 2016年3月に発刊された『PythonによるWebスクレイピング』の改訂版。各種ツールのバージョンアップに合わせ、全面改訂されました。前半でWebスクレイパーとクローラの基礎を、後半でOCRを使った情報抽出や、JavaScript実行、Seleniumによるインタフェース使用やテスト自動化、自然言語処理などの高度...

「理論」「実践」の両面から学べる、機械学習入門書の決定版！ ◆機械学習の理論をわかりやすく解説 数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。 また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。 ◆幅広い手法を網羅...

「深層学習フレームワークのしくみ」と「さまざまなタスクの実装方法」を1冊に!...

機械学習が話題に上ることも増えてきましたが、実際には手っ取り早くできるものではなく、ライブラリを使うだけではやりたいことをうまく実現できません。もとになる考えかたや基礎的なモデルを知っていなければ、パラメータの意味がわからなかったり、目の前の問題に対してまったく向いていないモデルを使ってしまうからです。こういった状況に対し本書では、機械学習の理論を知ることで、機械学習を実際に活用していくための基礎...

［2020年度受験に向けた電験3種過去問題集の決定版！！］ 2019年度より過去10年間の問題と解答・解説を、各科目ごとに収録しています。 ※2019年度（平成31年度）〜2010年度（平成22年度） 科目ごとに新しい年度順で編集しているので、各科目の出題傾向や出題範囲の把握に役立ちます。 各々の問題に詳しい解説をできるだけイメージが理解できるよう図表をつけることにより、解答の参考になるようにし...

『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』の第2弾、ストーリーで難解なベイジアンネットワークまで理解できる!! 　ベイズ推定の理解にはかなり高度な数学的知識が必要で、数学が得意でない人は、条件付き確率あたりでくじけてしまいます。そこで本書は、解説を会話調にし、イラストを中心とした親しみやすいストーリー仕立て（童話のような欧風ファンタジー）とすることで、小説を読むようにベイズ推定で大事な...